贝叶斯法则,先验概率,后验概率,最大后验概率
1.贝叶斯法则机器学习的任务：在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。2.先验概率 ...
原文：统计学习方法——朴素贝叶斯法、先验概率、后验概率
朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量 向量 的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布 P X, Y 用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率分布以及条件概率分布，分别如下： 但我认为，直接学习 P X, Y 就行了，它要多此一举算出这两个再乘起来变成 P X, ...
2020-01-25 15:03 0 1294 推荐指数：
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